Confronto di approcci e strumenti per l’analisi dei dati in riferimento ai percorsi accademici

Abstract

Lo scopo di questa prova finale è di condurre delle analisi avendo a disposizione due dataset riguardanti il Corso di laurea in Informatica, in particolare: • Un file riguardante gli studenti iscritti al corso Magistrale; • Un file riguardante i Piani di studio della laurea triennale e magistrale. L’analisi di questi due dataset viene svolta utilizzando due strumenti differenti ma simili nel lavoro che serve per appunto l’analisi dei dati. Questi strumenti sono: • Google Colab, che grazie a quest’ultimo permette, sfruttando il linguaggio di programmazione Pyton e diverse librerie disponibili, la manipolazione e visualizzazione dei dati. • Tableu, un software di data visualization che grazie a quest’ultimo consente di creare diverse dashboard interattive, senza la necessità di scrivere codice quindi in modo abbastanza automatizzato. Lo scopo di questa prova finale non è solo quello di descrivere/analizzare i dataset e trarne informazioni utili, ma anche quello di confrontare i due strumenti per l’analisi in termini di facilità d’uso, flessibilità, qualità delle visualizzazioni e possibilità di applicazione in un contesto accademico e lavorativo.

The purpose of this final exam is to conduct analyses using two datasets relating to the Computer Science degree program, specifically: • A file relating to students enrolled in the Master's program; • A file relating to the Bachelor's and Master's degree study plans. The analysis of these two datasets is carried out using two different but similar tools for data analysis. These tools are: • Google Colab, which uses the Python programming language and various available libraries to manipulate and visualize data. • Tableu, a data visualization software that allows the creation of various interactive dashboards, without the need to write code, and therefore in a fairly automated manner. The purpose of this final exam is not only to describe/analyze the datasets and draw useful information from them, but also to compare the two analysis tools in terms of ease of use, flexibility, visualization quality, and potential for application in an academic and professional context.